KR20130049521A - 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치 - Google Patents

강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치 Download PDF

Info

Publication number
KR20130049521A
KR20130049521A KR1020110114605A KR20110114605A KR20130049521A KR 20130049521 A KR20130049521 A KR 20130049521A KR 1020110114605 A KR1020110114605 A KR 1020110114605A KR 20110114605 A KR20110114605 A KR 20110114605A KR 20130049521 A KR20130049521 A KR 20130049521A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
window
precipitation echo
precipitation
radar
echo
Prior art date
Application number
KR1020110114605A
Other languages
English (en)
Inventor
강찬모
서대일
Original Assignee
주식회사 케이티
메테오르 주식회사
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 주식회사 케이티, 메테오르 주식회사 filed Critical 주식회사 케이티
Priority to KR1020110114605A priority Critical patent/KR20130049521A/ko
Publication of KR20130049521A publication Critical patent/KR20130049521A/ko

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W1/00—Meteorology
    • G01W1/10—Devices for predicting weather conditions
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01W—METEOROLOGY
    • G01W2201/00—Weather detection, monitoring or forecasting for establishing the amount of global warming
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02A—TECHNOLOGIES FOR ADAPTATION TO CLIMATE CHANGE
    • Y02A90/00—Technologies having an indirect contribution to adaptation to climate change
    • Y02A90/10—Information and communication technologies [ICT] supporting adaptation to climate change, e.g. for weather forecasting or climate simulation

Abstract

강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치에 관한 것으로서, 본 발명에 따른 기상 예측 시스템에서 복수의 X-band 레이더를 통해 수집된 레이더 영상을 분석하여 강수에코의 이동경로를 예측하는 방법은, 관측주기가 도래하면 각각의 X-band 레이더를 통해 레이더 영상을 수집하고, 이 수집된 각 레이더 영상을 지정된 윈도우에 출력하여 제1기상영상 화면을 생성하는 화면 생성 단계; 상기 강수에코의 추적반경을 설정하고 바로 직전의 관측주기에 생성된 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우를 확인하여, 이 윈도우를 기준으로 상기 추적반경의 범위에 속하는 상기 제1기상 영상화면의 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정하는 분석대상 윈도우 선정 단계; 상기 복수의 분석대상 윈도우 중에서 강수에코가 나타난 윈도우를 상기 강수에코가 이동한 이동경로 윈도우로서 선정하는 이동경로 윈도우 선정 단계; 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 중심점을 시작좌표로 설정하고, 상기 이동경로 윈도우의 중심점을 끝좌표로 설정하여 이동벡터를 산출하는 산출 단계; 및 상기 이동벡터에 근거하여 다음 관측주기의 강수에코 이동경로를 예측하는 예측 단계;를 포함한다.

Description

강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치{APPARATUS AND METHOD FOR PREDICTING PRECIPITATION ECHO ROUTE}
본 발명은 기상 관측 기술에 관한 것으로서, 더욱 상세하게는 X 밴드 레이더를 통하여 획득된 레이더 영상을 토대로 강수에코의 이동경로를 추정하는 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
기상 관측에 사용되는 종래의 레이더는 관측거리가 대략 250km이지만, 레이더 영상의 해상도가 낮다. 더불어, 기상 관측에 이용되는 종래의 레이더는 빔 각도를 조절하여 레이더 반사도에 따른 레이더 영상을 수집하기 때문에, 레이더 영상을 생성하기 위해서 충분한 시간이 필요한 문제점이 있다. 부연하면, 종래의 기상 관측 시스템은 레이더 영상의 빔 각도를 계속적으로 변경하고, 각 각도에서 수집된 영상 데이터를 하나의 이미지로 조립한다.
따라서, 종래의 기상 관측 시스템은, 레이더 영상의 빔 각도별로 영상 데이터가 수집되는 시간과 이 복수의 영상 데이터를 하나의 이미지로서 합성되는 시간으로 인하여, 기상을 예측하고 분석하는 시간이 지연되어 실시간 기상 관측에 부적합한 문제점이 있다.
본 발명은 이러한 종래의 문제점을 해결하기 위하여 제안된 것으로, 실시간 관측이 가능한 고해상도의 X 밴드 레이더를 이용하여, 레이더 영상 자료를 수집하고 이 수집된 영상자료를 이용하여 강수에코 이동경로를 예측하는 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치를 제공하는데 그 목적이 있다.
본 발명의 다른 목적 및 장점들은 하기의 설명에 의해서 이해될 수 있으며, 본 발명의 실시예에 의해 보다 분명하게 알게 될 것이다. 또한, 본 발명의 목적 및 장점들은 특허 청구 범위에 나타낸 수단 및 그 조합에 의해 실현될 수 있음을 쉽게 알 수 있을 것이다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 측면에 따른 기상 예측 시스템에서, 복수의 X-band 레이더를 통해 수집된 레이더 영상을 분석하여 강수에코의 이동경로를 예측하는 방법은, 관측주기가 도래하면 각각의 X-band 레이더를 통해 레이더 영상을 수집하고, 이 수집된 각 레이더 영상을 지정된 윈도우에 출력하여 제1기상영상 화면을 생성하는 화면 생성 단계; 상기 강수에코의 추적반경을 설정하고 바로 직전의 관측주기에 생성된 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우를 확인하여, 이 윈도우를 기준으로 상기 추적반경의 범위에 속하는 상기 제1기상 영상화면의 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정하는 분석대상 윈도우 선정 단계; 상기 복수의 분석대상 윈도우 중에서 강수에코가 나타난 윈도우를 상기 강수에코가 이동한 이동경로 윈도우로서 선정하는 이동경로 윈도우 선정 단계; 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 중심점을 시작좌표로 설정하고, 상기 이동경로 윈도우의 중심점을 끝좌표로 설정하여 이동벡터를 산출하는 산출 단계; 및 상기 이동벡터에 근거하여 다음 관측주기의 강수에코 이동경로를 예측하는 예측 단계;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 측면에 따른 X-band 레이더를 통해 수집된 레이더 영상을 분석하여 강수에코의 이동경로를 예측하는 장치는, 각 관측주기별로 생성된 기상영상 화면을 저장하는 저장부; 관측주기가 도래하면 각각의 X-band 레이더를 통해 레이더 영상을 수집하는 수집부; 상기 수집된 각 레이더 영상을 지정된 윈도우에 출력하여 제1기상영상 화면을 생성하고 상기 저장부에 저장하는 화면 생성부; 상기 강수에코의 추적반경을 설정하는 추적반경 설정부; 바로 직전의 관측주기에서 생성된 제2기상영상 화면을 상기 저장부에서 추출하고, 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우를 확인하여, 이 윈도우를 기준으로 상기 추적반경의 범위에 속하는 상기 제1기상 영상화면의 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정하고, 상기 선정된 복수의 분석대상 윈도우 중에서 강수에코가 나타난 윈도우를 상기 강수에코가 이동한 이동경로 윈도우로서 선정하는 상관관계 분석부; 및 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 중심점을 시작좌표로 설정하고, 상기 이동경로 윈도우의 중심점를 끝좌표으로 설정하여 이동벡터를 산출하여 이 이동벡터에 근거하여 다음 관측주기의 강수에코 이동경로를 예측하는 이동경로 예측부;를 포함하는 것을 특징으로 한다.
본 발명은 복수의 X 밴드 레이더를 통해 레이더 영상을 실시간으로 수집함으로써, 보다 빠르게 기상변화를 예측할 수 있는 장점이 있다.
또한, 본 발명은 X 밴드 레이더를 통해서 고해상도의 레이더 영상을 수집하고, 이 고해상도의 레이더 영상을 기반으로 강수에코의 이동경로를 추정함으로써 보다 신뢰성이 있고 정확하게 기상 예측을 수행하는 효과가 있다.
본 명세서에 첨부되는 다음의 도면들은 본 발명의 바람직한 실시예를 예시하는 것이며, 발명을 실시하기 위한 구체적인 내용과 함께 본 발명의 기술사상을 더욱 이해시키는 역할을 하는 것이므로, 본 발명은 그러한 도면에 기재된 사항에만 한정되어 해석되어서는 아니된다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상 예측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 강수에코 이동경로 예측장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상 관측 시스템에서 강수에코의 이동경로를 예측하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상영상 화면을 나타내는 도면이다.
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상영상 화면에서 산출된 이동벡터를 나타내는 도면이다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 강수에코의 이동경로를 예측한 기상영상 화면과 실제 관측된 기상영상 화면을 비교한 도면이다.
상술한 목적, 특징 및 장점은 첨부된 도면과 관련한 다음의 상세한 설명을 통하여 보다 분명해 질 것이며, 그에 따라 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자가 본 발명의 기술적 사상을 용이하게 실시할 수 있을 것이다. 또한, 본 발명을 설명함에 있어서 본 발명과 관련된 공지 기술에 대한 구체적인 설명이 본 발명의 요지를 불필요하게 흐릴 수 있다고 판단되는 경우에 그 상세한 설명을 생략하기로 한다. 이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명에 따른 바람직한 일 실시예를 상세히 설명하기로 한다.
도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상 예측 시스템의 구성을 나타내는 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 일 실시예에 따른 기상 예측 시스템은 복수의 X 밴드 레이더(110)와 기상정보 제공장치(120)를 구비한 복수의 관측 사이트(100)와 강수에코 이동경로 예측장치(200)를 포함한다.
상기 복수의 관측 사이트(100)는 권역별 관심 영역을 실시간으로 관측하기 위한 것으로서, 하나 이상의 X 밴드 레이더(110)와 기상정보 제공장치(120)를 포함한다. 또한, 관측 사이트(100)는 자신이 담당하는 권역의 레이더 영상을 수집하여 강수에코 이동경로 예측장치(200)로 제공한다.
X 밴드 레이더(110)는 기상정보 제공장치(120)와 연결되고, 레이도 반사도가 나타난 레이더 영상을 수집하여 기상정보 제공장치(120)로 제공한다. 바람직하게, X 밴드 레이더(110)는 기상정보 제공장치(120)의 제어에 따라 일정 주기 간격으로 수집된 레이더 영상을 기상정보 제공장치(120)로 전달한다.
상기 X 밴드 레이더(110)는 파장이 2.5cm 가량인 X 밴드 주파수를 사용하는 레이더로서, 바람직하게는 선박용 X 밴드 레이더가 채택될 수 있다. 또한, X 밴드 레이더(110)는 관측 거리가 30Km ~ 60Km 범위로 종래의 기상 레이더보다 짧으나, 종래의 기상 레이더보다 훨씬 높은 해상도를 가지며, 빔 각도의 변경이 불필요하기 때문에 실시간으로 레이더 영상의 수집이 가능하다. 이러한 X 밴드 레이더(110) 각각은 지정된 권역의 기상을 관측하고 레이더 영상을 수집함으로써 기상 관측 네트워크를 형성하고, 더불어 고유한 식별정보를 갖는다.
기상정보 제공장치(120)는 X 밴드 레이더(110)를 통해 레이더 영상을 수집하고, 이 수집된 레이더 영상에 X 밴드 레이더(110)의 식별정보를 기록하여 강수에코 이동경로 예측장치(200)로 전송한다. 바람직하게, 기상정보 제공장치(120)는 관측 주기 설정정보를 저장하고, 관측주기(예컨대, 10분)가 도래하면 X 밴드 레이더(110)를 통해 레이더 영상을 수집하고, 이 수집된 복수의 레이더 영상을 강수에코 이동경로 예측장치(200)로 전송한다.
한편, 관측 사이트(100)별로 풍속, 풍량, 강수량, 온도, 습도 등을 측정하는 기상 센서(도면에 도시되지 않음)가 포함될 수도 있다. 이 경우, 기상정보 제공장치(120)를 관측주기가 도래하면, 상기 기상 센서를 통해 기상 데이터(풍속, 풍량, 강수량, 온도, 습도 등)를 측정하고, 이 측정된 기상 데이터와 레이더 영상을 강수에코 이동경로 예측장치(200)로 전송한다.
강수에코 이동경로 예측장치(200)는 현 관측주기에서 생성된 기상영상 화면과 이전 관측주기에서 생성된 기상영상 화면을 비교 분석하여, 강수에코의 이동경로를 예측하는 기능을 수행한다. 상기 강수에코는 비구름이 분포된 지역을 의미한다.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른, 강수에코 이동경로 예측장치의 구성을 나타내는 도면이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 강수에코 이동경로 예측장치(200)는 데이터 수집부(210), 저장부(220), 화면 생성부(230), 추적반경 설정부(240), 상관관계 분석부(250) 및 이동경로 예측부(260)를 포함한다.
데이터 수집부(210)는 관측주기가 도래하면, 복수의 기상정보 제공장치(120)로 레이더 영상을 전송을 요청하여 X 밴드 레이더(110)의 식별정보가 기록된 레이더 영상을 기상정보 제공장치(120)로부터 수신한다.
저장부(220)는 각 관측주기에서 생성된 기상영상 화면을 저장한다. 상기 기상영상 화면은 각 레이더 영상이 지정된 윈도우에 표시된 기상관측 영상화면(도 4 참조)을 의미하는 것으로서, 일정 면적의 윈도우 영역으로 분할된다. 게다가, 저장부(220)는 윈도우 식별정보와 X 밴드 레이더의 식별정보를 매핑하여 저장한다.
화면 생성부(230)는 복수의 X 밴드 레이더(110)로부터 수신된 각 레이더 영상을 조립하여, 기상영상 화면을 생성하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 화면 생성부(230)는 데이터 수집부(210)를 통해 X 밴드 레이더(110)의 식별정보와 레이더 영상이 수집되면, X 밴드 레이더(110)의 식별정보와 매핑된 윈도우 식별정보를 저장부(220)에서 각각 확인하고, 이렇게 확인된 식별정보에 근거하여 레이더 영상을 지정된 윈도우에 각각 표시한다. 아울러, 화면 생성부(230)는 각 레이더 영상을 표시된 윈도우에 표시된 기상 관측화면을 현재 관측주기의 기상영상 화면으로서 생성하여 저장부(220)에 저장한다. 이때, 화면 생성부(230)는 상기 기상영상 화면을 관측주기 식별정보를 기록하여 저장부(220)에 저장한다.
추적반경 설정부(240)는 강수에코 이동경로에 대한 추적반경을 설정하는 기능을 수행한다. 추적반경 설정부(240)는 아래의 수학식 1을 이용하여 강수에코 이동경로에 대한 추적반경을 설정할 수 있다.
Figure pat00001
r : 추적반경
V : 강수에코의 최대 이동속도
△t : 관측 시간 간격
예를 들어, 현재의 강수에코의 최대 이동속도가 45km/h이고 레이더 측정 시간 간격이 10분인 경우, 추적반경은 7.5km로 설정된다. 이때, 상기 강수에코의 최대 이동속도는 강수에코의 종류에 따라 차등적으로 설정되어 수학식 1에 대입될 수 있다. 예를 들어, 강수에코가 한랭전선인 경우 강수에코의 최대 이동속도가 45Km/h로 설정되고, 온난전선인 경우에 강수에코의 최대 이동속도가 25Km/h로 설정될 수 있다. 또는, 추적반경 설정부(240)는 관리자로부터 추적반경 정보를 사전에 입력받고, 이 입력받은 추적반경을 강수에코의 이동경로에 대한 추적반경으로 설정할 수도 있다.
상관관계 분석부(250)는 현재 관측주기에서 생성된 기상영상 화면과 바로 직전의 관측주기에서 생성된 기상영상 화면을 저장부(220)에서 추출하여, 양 기상영상 화면을 비교 분석함으로써 상관관계가 가장 높은 윈도우를 확인하는 기능을 수행한다. 구체적으로, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전의 관측주기에서 생성된 기상영상 화면에서 강수에코가 분포된 윈도우를 확인하고, 이 윈도우의 중심점을 기준으로 상기 설정된 추적반경에 내에 포함되는 윈도우를 현 관측주기에서 생성된 기상영상 화면에서 확인하고, 상기 확인된 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정한다. 아울러, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전의 관측주기의 기상영상 화면에서 강수에코가 분포된 윈도우의 레이더 영상과 상기 분석대상 윈도우의 레이더 영상을 각각 비교 분석하여, 상관관계가 가장 높은 분석대상 윈도우 영역을 강수에코의 이동경로로서 선정한다.
이때, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전 관측주기의 기상 영상화면에서 강수에코가 분포된 윈도우의 레이더 반사도 및 현 관측주기의 기상영상 화면에서 선정된 분석대상 윈도우의 레이더 반사도를 아래의 수학식 2에 대입하여 분석대상 윈도우별로 상관계수를 산출하고, 이 중에서 상관계수가 가장 높은 분석대상 윈도우를 강수에코의 이동경로로서 선정할 수 있다.
Figure pat00002
R : 상관계수
x : 직전 관측주기에서 강수에코가 위치한 윈도우의 레이더 반사도
y : 분석대상 윈도우의 레이더 반사도
Figure pat00003
,
Figure pat00004
: 각각 x, y의 평균값
이동경로 예측부(260)는 바로 직전의 관측주기에서 강수에코가 나타난 윈도우의 중심 좌표와 현재 관측주기에서 이동경로서 선정된 윈도우의 중심점을 이용하여, 이동 벡터를 산출하고 이 이동 벡터를 근거로 다음 관측주기에서 나타나는 강수에코를 예측한다. 구체적으로, 이동경로 예측부(260)는 바로 직전의 관측주기에서 강수에코가 분포된 윈도우의 중심점을 제1중심좌표로 설정하고, 더불어 현재의 관측주기에서 강수에코가 분포된 윈도우의 중심점을 제2중심좌표를 설정한 후, 상기 제1중심좌표를 시작점으로 하고 제2중심좌표를 끝점으로 하여, 강수에코에 대한 이동벡터를 산출한다. 아울러, 이동경로 예측부(260)는 상기 산출된 이동벡터를 이용하여 다음 관측주기에서 이동이 예상되는 윈도우 영역을 확인하고, 이 윈도우 영역에 강수에코의 예상 이동경로를 표시한다.
도 3은 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상 관측 시스템에서 강수에코의 이동경로를 예측하는 방법을 설명하는 순서도이다.
도 3을 참조하면, 데이터 수집부(210)는 기상 관측주기가 도래하면, 각 X 밴드 레이더(110)에서 획득된 레이더 영상을 기상정보 제공장치(120)로부터 수신한다(S301). 상기 레이더 영상에는 X 밴드 레이더(110)의 식별정가 기록된다.
이어서, 화면 생성부(230)는 각 X 밴드 레이더(110)의 식별정보와 매핑된 윈도우 식별정보를 저장부(220)에서 확인하고, 이렇게 확인된 식별정보에 근거하여 레이더 영상을 영상관측 화면의 지정된 윈도우에 각각 표시한다. 아울러, 화면 생성부(230)는 각 레이더 영상을 표시된 영상관측 화면 전체를 현재의 관측주기의 기상영상 화면으로서 생성하여 저장부(220)에 저장한다. 이때, 화면 생성부(230)는 상기 기상영상 화면을 관측주기 식별정보를 기록하여 저장부(220)에 저장한다.
도 4는 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상영상 화면을 나타내는 도면으로서, 상기 기상영상 화면은 일정한 면적의 윈도우 영역으로 분할되고, 각 분할된 윈도우에는 X 밴드 레이더(110)를 통해 획득한 레이더 영상화면이 각각 표시된다.
다음으로, 추적반경 설정부(240)는 상기 수학식 1을 이용하여, 강수에코 이동경로에 대한 추적반경을 설정한다(S303). 또는, 추적반경 설정부(240)는 관리자로부터 추적반경 정보를 사전에 입력받고, 이 입력받은 추적반경 정보를 이용하여 강수에코의 이동 경로에 대한 추적반경을 설정할 수 있다.
이렇게 추적반경이 설정되면, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전의 관측주기(△t-k)에서 생성된 기상영상 화면에서 강수에코가 분포된 윈도우를 식별한다. 이어서, 상관관계 분석부(250)는 현재 관측주기(△t)에서 생성된 기상영상 화면에서, 상기 식별된 윈도우의 중심점을 기준으로 상기 설정된 추적반경 내에 존재하는 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정한다(S305).
다음으로, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전의 관측주기(△t-k)의 기상영상 화면에서 강수에코가 분포된 윈도우의 레이더 영상과 각 분석대상 윈도우의 레이더 영상과 비교 분석하여, 상관관계가 가장 높은 분석대상 윈도우를 강수에코의 이동경로로서 선정한다(S307).
바람직하게, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전의 관측주기(△t-k)의 기상 영상화면에서 강수에코가 분포된 윈도우의 레이더 반사도와 현재 관측주기(△t)의 기상영상 화면에서 선정된 분석대상 윈도우의 반사도를 아래의 수학식 2에 대입하여, 각 분석대상 윈도우와 이전 주기의 강수에코 윈도우 간의 상관계수를 산출하고, 이 중에서 상관계수가 가장 높은 분석대상 윈도우 영역을 강수에코의 이동경로로서 선정할 수 있다.
도 4를 참조하여 예를 들어 설명하면, 상관관계 분석부(250)는 바로 직전의 관측주기(△t-k)에서 생성된 도 4a의 기상영상 화면에서 강수에코가 분포된 윈도우가 참조부호 410인 윈도우임을 확인한다. 그리고 상관관계 분석부(250)는 도 4a의 기상영상 화면에서 강수에코가 분포된 윈도우(410)와, 현재 관측주기(△t)의 기상영상 화면인 도 4b에서 상기 추적반경(430) 내에 포함되는 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정한다. 이어서, 상관관계 분석부(250)는 수학식 2를 이용하여 각 분석대상 윈도우에서 나타난 레이더 영상과 도 4a의 410의 레이더 영상에 대한 상관계수를 산출한다. 그리고 상관관계 분석부(250)는 상기 산출된 분석대상 윈도우별 상관계수 중에서 가장 높은 상관계수를 가지는 윈도우가 420임을 확인하고, 이에 따라 강수에코가 420의 윈도우로 이동하였음을 인지한다.
이렇게 상관관계 분석부(250)에 의해 강수에코가 이동된 윈도우가 선정되면, 이동경로 예측부(260)는 바로 직전의 관측주기(△t-k)에서 강수에코가 분포된 윈도우(410)의 중심점을 확인하여 제1중심좌표로 설정하고, 더불어 현재의 관측주기(△t)에서 강수에코가 분포된 윈도우의 중심점을 확인하여 제2중심좌표로 설정하다(S309). 이어서, 이동경로 예측부(260)는 제1중심좌표를 시작점으로 설정하고 제2중심좌표를 끝점으로 설정하여, 강수에코에 대한 이동벡터를 산출한다(S311).
도 5는 본 발명의 일 실시예에 따른, 기상영상 화면에서 산출된 이동벡터를 나타내는 도면이다.
도 5를 참조하면, 이동경로 예측부(260)는 바로 직전의 관측주기(△t-k)에서 강수에코가 분포된 윈도우(410)의 중심점을 제1중심좌표(510)로 설정하고, 현재의 관측주기(△t)에서 강수에코가 분포된 윈도우(420)의 중심점을 제2중심좌표(520)로 설정하고, 제1중심좌표(510)와 제2중심좌표(520)를 이용하여 이동벡터(530)를 산출한다. 이때, 이동경로 예측부(260)는 등방형 가중함수를 이용하여 산출된 이동벡터를 보정할 수도 있다.
이렇게 이동벡터를 산출하거나 보정한 이동경로 예측부(260)는, 상기 이동벡터를 이용하여 다음 관측주기에서 이동이 예상되는 윈도우 영역을 확인하고, 이 윈도우에 강수에코의 예상 이동경로를 표시한다(S313). 도 5b를 참조하여 예를 들어 설명하면, 이동경로 예측부(260)는 상기 이동벡터를 이용하여 다음 관측주기(△t+k)에 강수에코가 이동되는 윈도우(540)를 확인하고, 이 윈도우 영역(540)에 강수에코를 표시한다.
도 6은 본 발명의 일 실시예에 따른, 강수에코의 이동경로를 예측한 기상영상 화면과 실제 관측된 기상영상 화면을 비교한 도면으로서, 도 6에 도시된 바와 같이, 강수에코 이동경로 예측장치(200)에서 예측한 강수에코와 실제 관측된 강수에코의 분포가 거의 일치함을 알 수 있다.
본 명세서는 많은 특징을 포함하는 반면, 그러한 특징은 본 발명의 범위 또는 특허청구범위를 제한하는 것으로 해석되어서는 안 된다. 또한, 본 명세서에서 개별적인 실시예에서 설명된 특징들은 단일 실시예에서 결합되어 구현될 수 있다. 반대로, 본 명세서에서 단일 실시예에서 설명된 다양한 특징들은 개별적으로 다양한 실시예에서 구현되거나, 적절히 결합되어 구현될 수 있다.
도면에서 동작들이 특정한 순서로 설명되었으나, 그러한 동작들이 도시된 바와 같은 특정한 순서로 수행되는 것으로, 또는 일련의 연속된 순서, 또는 원하는 결과를 얻기 위해 모든 설명된 동작이 수행되는 것으로 이해되어서는 안 된다. 특정 환경에서 멀티태스킹 및 병렬 프로세싱이 유리할 수 있다. 아울러, 상술한 실시예에서 다양한 시스템 구성요소의 구분은 모든 실시예에서 그러한 구분을 요구하지 않는 것으로 이해되어야 한다. 상술한 프로그램 구성요소 및 시스템은 일반적으로 단일 소프트웨어 제품 또는 멀티플 소프트웨어 제품에 패키지로 구현될 수 있다.
상술한 바와 같은 본 발명의 방법은 프로그램으로 구현되어 컴퓨터로 읽을 수 있는 형태로 기록매체(시디롬, 램, 롬, 플로피 디스크, 하드 디스크, 광자기 디스크 등)에 저장될 수 있다. 이러한 과정은 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있으므로 더 이상 상세히 설명하지 않기로 한다.
이상에서 설명한 본 발명은, 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에게 있어 본 발명의 기술적 사상을 벗어나지 않는 범위 내에서 여러 가지 치환, 변형 및 변경이 가능하므로 전술한 실시예 및 첨부된 도면에 의해 한정되는 것이 아니다.
100 : 관측 사이트 110 : X 밴드 레이더
120 : 기상정보 제공장치 200 : 강수에코 이동경로 예측장치
210 : 데이터 수집부 220 : 저장부
230 : 화면 생성부 240 : 추적반경 설정부
250 : 상관관계 분석부 260 : 이동경로 예측부

Claims (10)

  1. 기상 예측 시스템에서, 복수의 X-band 레이더를 통해 수집된 레이더 영상을 분석하여 강수에코의 이동경로를 예측하는 방법으로서,
    관측주기가 도래하면 각각의 X-band 레이더를 통해 레이더 영상을 수집하고, 이 수집된 각 레이더 영상을 지정된 윈도우에 출력하여 제1기상영상 화면을 생성하는 화면 생성 단계;
    상기 강수에코의 추적반경을 설정하고 바로 직전의 관측주기에 생성된 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우를 확인하여, 이 윈도우를 기준으로 상기 추적반경의 범위에 속하는 상기 제1기상 영상화면의 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정하는 분석대상 윈도우 선정 단계;
    상기 복수의 분석대상 윈도우 중에서 강수에코가 나타난 윈도우를 상기 강수에코가 이동한 이동경로 윈도우로서 선정하는 이동경로 윈도우 선정 단계;
    상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 중심점을 시작좌표로 설정하고, 상기 이동경로 윈도우의 중심점을 끝좌표로 설정하여 이동벡터를 산출하는 산출 단계; 및
    상기 이동벡터에 근거하여 다음 관측주기의 강수에코 이동경로를 예측하는 예측 단계;를 포함하는 강수에코 이동경로 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 이동경로 윈도우 선정 단계는,
    상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 반사도와 각 분석대상 윈도우의 반사도를 아래의 수학식 3에 대입하여 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우와 분석대상 윈도우의 상관계수를 각각 산출하는 단계; 및
    상기 상관계수가 가장 높은 분석대상 윈도우를 강수에코가 이동된 이동경로 윈도우로서 선정하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측 방법.
    (수학식 3)
    Figure pat00005

    R : 상관계수
    x : 제2기상 화면에서 강수에코가 분포한 윈도우의 레이더 반사도
    y : 분석대상 윈도우의 레이더 반사도
    Figure pat00006
    ,
    Figure pat00007
    : 각각 x, y의 평균값
  3. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 분석대상 윈도우 선정 단계는,
    아래의 수학식 4를 이용하여 상기 강수에코의 추적반경을 설정하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측 방법.
    (수학식 4)
    Figure pat00008

    r : 추적반경
    V : 강수에코의 최대 이동속도
    △t : 관측 시간 간격
  4. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 화면 생성 단계는,
    X 밴드 레이더의 식별정보가 기록된 X 밴드 레이더 영상을 수신하고, 상기 X 밴드 레이더의 식별정보와 매핑된 윈도우에 해당 X 밴드 레이더의 출력하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측 방법.
  5. 제 1 항 또는 제 2 항에 있어서,
    상기 예측 단계는,
    상기 예측된 강수에코의 이동경로를 해당하는 윈도우를 확인하여, 이 윈도위에 강수에코의 예측 이동경로를 표시하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측 방법.
  6. X-band 레이더를 통해 수집된 레이더 영상을 분석하여 강수에코의 이동경로를 예측하는 장치로서,
    각 관측주기별로 생성된 기상영상 화면을 저장하는 저장부;
    관측주기가 도래하면 각각의 X-band 레이더를 통해 레이더 영상을 수집하는 수집부;
    상기 수집된 각 레이더 영상을 지정된 윈도우에 출력하여 제1기상영상 화면을 생성하고 상기 저장부에 저장하는 화면 생성부;
    상기 강수에코의 추적반경을 설정하는 추적반경 설정부;
    바로 직전의 관측주기에서 생성된 제2기상영상 화면을 상기 저장부에서 추출하고, 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우를 확인하여, 이 윈도우를 기준으로 상기 추적반경의 범위에 속하는 상기 제1기상 영상화면의 복수의 윈도우를 분석대상 윈도우로서 선정하고, 상기 선정된 복수의 분석대상 윈도우 중에서 강수에코가 나타난 윈도우를 상기 강수에코가 이동한 이동경로 윈도우로서 선정하는 상관관계 분석부; 및
    상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 중심점을 시작좌표로 설정하고, 상기 이동경로 윈도우의 중심점를 끝좌표으로 설정하여 이동벡터를 산출하여 이 이동벡터에 근거하여 다음 관측주기의 강수에코 이동경로를 예측하는 이동경로 예측부;를 포함하는 강수에코 이동경로 예측장치.
  7. 제 6 항에 있어서,
    상기 상관관계 분석부는,
    상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우의 반사도와 각 분석대상 윈도우의 반사도를 아래의 수학식 5에 대입하여 상기 제2기상영상 화면에서 강수에코가 나타난 윈도우와 분석대상 윈도우의 상관계수를 각각 산출하고, 이 중에서 상관계수가 가장 높은 분석대상 윈도우를 강수에코가 이동된 이동경로 윈도우로서 선정하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측장치.
    (수학식 5)
    Figure pat00009

    R : 상관계수
    x : 제2기상 화면에서 강수에코가 분포한 윈도우의 레이더 반사도
    y : 분석대상 윈도우의 레이더 반사도
    Figure pat00010
    ,
    Figure pat00011
    : 각각 x, y의 평균값
  8. 제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
    상기 추적반경 설정부는,
    아래의 수학식 6을 이용하여 상기 강수에코의 추적반경을 설정하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측장치.
    (수학식 6)
    Figure pat00012

    r : 추적반경
    V : 강수에코의 최대 이동속도
    △t : 관측주기
  9. 제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
    상기 화면 생성부는,
    X 밴드 레이더의 식별정보가 기록된 X 밴드 레이더 영상을 수신하고, 상기 X 밴드 레이더의 식별정보와 매핑된 윈도우에 해당 X 밴드 레이더의 영상을 표시하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측장치.
  10. 제 6 항 또는 제 7 항에 있어서,
    상기 이동경로 예측부는,
    상기 예측된 강수에코의 이동경로를 해당하는 윈도우를 확인하여, 이 윈도위에 강수에코의 예측 이동경로를 표시하는 것을 특징으로 하는 강수에코 이동경로 예측장치.
KR1020110114605A 2011-11-04 2011-11-04 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치 KR20130049521A (ko)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110114605A KR20130049521A (ko) 2011-11-04 2011-11-04 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR1020110114605A KR20130049521A (ko) 2011-11-04 2011-11-04 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20130049521A true KR20130049521A (ko) 2013-05-14

Family

ID=48660245

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020110114605A KR20130049521A (ko) 2011-11-04 2011-11-04 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20130049521A (ko)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101591012B1 (ko) 2015-01-14 2016-02-03 충북대학교 산학협력단 뇌우 돌풍 예측 장치 및 방법
WO2020215721A1 (zh) * 2019-04-25 2020-10-29 苏州玖物互通智能科技有限公司 一种激光雷达的寿命预测方法
KR102260990B1 (ko) * 2020-08-25 2021-06-04 주식회사 엘피에스코리아 낙뢰 예측 방법
KR102389141B1 (ko) 2021-02-09 2022-04-21 경북대학교 산학협력단 버거스 방정식과 반-라그랑지안법을 이용한 초단기 강수 예보 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101591012B1 (ko) 2015-01-14 2016-02-03 충북대학교 산학협력단 뇌우 돌풍 예측 장치 및 방법
WO2020215721A1 (zh) * 2019-04-25 2020-10-29 苏州玖物互通智能科技有限公司 一种激光雷达的寿命预测方法
KR102260990B1 (ko) * 2020-08-25 2021-06-04 주식회사 엘피에스코리아 낙뢰 예측 방법
KR102389141B1 (ko) 2021-02-09 2022-04-21 경북대학교 산학협력단 버거스 방정식과 반-라그랑지안법을 이용한 초단기 강수 예보 방법, 이를 수행하기 위한 기록 매체 및 장치

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP5727760B2 (ja) 対流的気象によるエイビエイションの危険性検出のための方法およびシステム
JP5727761B2 (ja) 空中気象レーダ体積バッファを使用して雹および雷を推定するシステムおよび方法
US6018307A (en) Meteorological radar system
US8818029B1 (en) Weather forecasting systems and methods
US9689984B1 (en) Weather radar system and method with latency compensation for data link weather information
CN108828691A (zh) 短临降水预报方法与装置
Cooper et al. A variational technique to estimate snowfall rate from coincident radar, snowflake, and fall-speed observations
JP2017003416A (ja) 降水予測システム
KR20130049521A (ko) 강수에코 이동경로 예측 방법 및 장치
Bližňák et al. Nowcasting of deep convective clouds and heavy precipitation: Comparison study between NWP model simulation and extrapolation
JP2019138737A (ja) 雷危険度判定装置
Sokol et al. Nowcasting of precipitation–advective statistical forecast model (SAM) for the Czech Republic
US6850184B1 (en) Forecasted radar mosaics
CN110716197A (zh) 一种基于雷达传感的客流统计方法和系统
Le Marshall et al. Error characterisation of atmospheric motion vectors
JP5362493B2 (ja) レーダ信号処理装置
KR101836135B1 (ko) 다중위성 강수자료 합성장치 및 방법
JP3229566B2 (ja) 発雷予測装置
JP4266858B2 (ja) 局地的豪雨監視システム
TWI625537B (zh) Meteorological phenomenon occurrence possibility determination system and method
JP7110004B2 (ja) 処理装置、処理方法、およびプログラム
JP2011033528A (ja) 気象現象の自動追尾方法及び自動追尾システム
CN114137637A (zh) 基于闪电和雷达数据的雷暴中心踪迹的集合概率预报方法
US10670771B1 (en) Systems and methods for forecasting weather
JP5999963B2 (ja) 気象予測支援装置

Legal Events

Date Code Title Description
WITN Withdrawal due to no request for examination